在公益工作中使用LLMs的3种（潜在）方式

今年初，布鲁姆列出了一些语言学习模型（LLMs）特别擅长的任务，比如回答我们提供的文本问题，以简单方式转换文本，并创建特定文本的摘要。

我们感兴趣的一个问题是：我们如何在公益工作中使用LLMs？

最近我们花了一些时间在工作中尝试不同的用例，并探索其他人在该领域尝试的内容。以下是我们发现的内容。

简体中文编辑

在其最基本的层面上，LLM旨在快速处理大量文本，使其成为一个在紧要关头对冗长或密集文本进行总结的绝佳工具。但是LLM还可以更进一步，通过编辑文本以提高可读性。

例如，我们尝试使用OpenAI的ChatGPT免费模型（GPT-4o mini）来编辑plainlanguage.gov上一个过于复杂的写作例子。我们将文本和以下提示一起输入ChatGPT：“请将这段文字编辑成简单易懂的语言。力求达到六年级阅读水平，并随意重新安排内容以提高可读性。如果有帮助，你可以将类似的项目分组。”

以下是结果：

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符合条件

如果您年满（65岁或以上）、失明、或残障且收入和资源有限，请申请。如果您患绝症并希望接受临终关怀服务，请申请。如果您是年长、失明或残障者；居住在养老院；且收入和资源有限，请申请。如果您是年长、失明或残障者且需要养老院护理，但可以通过特殊社区护理服务留在家里，请申请。如果您符合医疗保险资格且收入和资源有限，请申请。

聊天GPT修订版1

• 如果以下任何描述符合您的情况，您可以申请：
• 您年满65岁或以上，视力受损或残障，并且拥有低收入和少量资源。
• 您病情终末，需要临终关怀。
• 你年龄在65岁或以上，视力有障碍或残疾，在收入低、资源有限的养老院居住。
• 你已经65岁或以上，视力受损，或有残疾，需要接受养老院护理，但可以通过特殊社区服务留在家中。
• 你拥有医疗保险、低收入和有限资源。

• 添加了项目符号有所帮助，但结果仍有待简化。
• ChatGPT 没有意识到第一、第三和第四个项目符号可以合并以减少字数。
• 我们也会寻找一种方式，而不是反复使用“你是”这个短语来书写这些。

当我们跟进询问ChatGPT时，“您能否找到一种方法将第1、第3和第4个要点合并，而不丢失它们之间的差异？”我们得到了以下回答：

ChatGPT修订版2

谁可以申请？

如果以下任何情况适用于您，则可以申请：

• 您年满65岁或以上，视力受损，或因残障而有低收入和少资源。您可能居住在养老院，或需要养老院照顾但可以通过特殊社区服务留在家中。
• 您患有晚期疾病需要临终关怀。
• 您拥有医疗保险、低收入和有限资源。

这不错 - 与plainlanguage.gov的人类专家建议的要求相当接近。

人的修订

资格

你可以申请医疗补助，如果你是：

• 晚期疾病患者并需要临终关怀服务
• 有资格获得医疗保险，并且收入低且资源有限。
• 65岁或更年长，视力受损，或残障并且收入低且资源有限：
• 居住在养老院
• 需要照顾的养老院，但可以在家接受特殊社区护理服务。

在这个示例中，我们几乎接近一个最终可用的文字，并且我们很快就达到了这个目标。但是，我们仍然建议进行最终人工编辑，可能会更接近plainlanguage.gov的人工编辑。

我们还强烈建议检查任何ChatGPT的输出是否准确。 LLM不仅可能丢失细微之处，还可能出现“幻觉”（或捏造信息），这可能对公共利益工作产生严重后果。

根据真实来源交叉参考内容

我们知道LLM可以回答我们提供的文本的事实性问题，那么我们如何可以在我们的公益工作中利用这一点呢？

在最近的一个项目中，我们遇到了一个情况，即我们的政府客户需要引用一大堆规则来确定投诉是否违反了其中任何一条规则。虽然这似乎是一个合适的LLM使用案例，但要在机构内部尝试这个实验需要经过漫长的批准过程。

然而，我们确实在这种用例中发现了有趣的先例。在他的博文“使用AI解释政策文件”中，Propel的Dave Guarino尝试使用OpenAI的ChatGPT Plus / GPT-4模型来通过交叉参考联邦法规官员的SNAP政策语言回答现实生活中一个SNAP用户的问题。

最初的实验取得了令人满意的结果，ChatGPT提供了准确的答案，以及用于推导答案的规则的分解。您可以在帖子中看到实验的截图。

需要进一步实验，特别是在尝试回答更复杂或边际案例用户问题时，始终需要人类在确认用户符合资格之前检查ChatGPT的答案准确性。但是我们对Guarino的发现感到兴奋，并急于在将来的项目中测试这一点。

创建模板内容

LLM在按照熟知的模板或结构创建内容方面尤其擅长。例如，在当今市场上，求职者经常使用ChatGPT来帮助撰写求职信和简历。

在公益工作中，我们也可以利用ChatGPT的能力来理解模板和内容结构。

在前一节中，我们谈到了一个当前的项目，在该项目中我们可以潜在地使用LLM来检查一个被投诉的问题是否构成了违规。我们甚至可以更进一步，建立一个定制的GPT，可以生成模板回复信，告诉投诉人他们是否有符合条件的投诉，并提供下一步的操作建议。

我们还可以创建一个定制的 GPT，根据我们提供的信息，开发遵循已知页面结构的网页内容。Civic Things 部门的 Rebecca Woodbury 就是这样做的，她利用 Service Thing，一个定制的 GPT，帮助您创建政府服务网页。

我们尝试使用Service Thing创建一个公共网页，以下是它的运作方式:

我们开始告诉 服务物（Service Thing），“我需要为旧金山的客服呼叫中心（311）创建一个页面，解释如何打电话给他们，人们可以因什么原因给他们打电话。你能帮我吗？”

工具随后询问了这些追加问题以获取更多信息：

• 你能提供一些人们可以拨打311寻求帮助的服务或问题的例子吗？
• 在打311电话时，是否有具体的营业时间或相关费用？

回答了这些问题后，服务物品得以为我们提供了一份完整的服务页面的草稿。我们要求做一些小的修改，得到了以下的最终稿：

ChatGPT 修订

拨打311

旧金山的311客服呼叫中心是您获取城市服务和信息的一站式服务。无论您需要方向、公共记录或帮助联系城市部门，311都会全天候、全周为您提供免费帮助。

需要知道

• 全年365天，24小时开放
• 免费通话
• 多语种帮助可用

在您开始之前

确保您有任何特定细节准备好，如地址或记录号码，以帮助311操作员更快地为您提供帮助。

1. 在旧金山，可从任何电话拨打311。

• 如果您在旧金山以外，请拨打415-701-2311。
• 对于TTY用户，请按7。

2. 向操作员解释您的请求。您可以要求服务如下：

• 市区交通指南
• 重要记录（出生证明、死亡证明）
• 县办事员记录
• 公共记录（例如，房产信息）
• 旧金山租金监督委员会的联系信息

3. 接线员将指导您的通话或提供您所需的信息。

下一步是什么

在您打电话后，请按照311提供的指导。如果您需要进一步的帮助，随时可以再次致电。

获取帮助

如果您对旧金山市的服务有任何问题或需要帮助，请拨打311、415-701-2311，或访问旧金山311网站。

这是一个相对简单的例子，但展示了为模板内容构建自定义GPT的潜力。我们所需做的就是向Service Thing提供一些关于我们的主要用户、他们的需求以及他们可以得到帮助的信息，然后我们就能获得一个遵循典型政府服务页面结构的内容草稿。

人们通常将LLMs描述为“单词计算器”，这些示例展示了我们可以使用它们执行基本文字操作以支持我们的工作的一些方法。在我们继续实验和学习更多的过程中，我们将继续分享！